Global Network — Connecting the Globe — Globalization
Машинное обучение – это определенный тип искусственного интеллекта, который позволяет разрабатывать системы, которые могут обучаться без программирования. Основным способом работы машинного обучения является то, что система развивает знания или интеллект в ответ на постоянное знакомство с новыми данными.
Система учится путем выявления и усвоения закономерностей, присутствующих в данных. Машинное обучение тесно связано с искусственным интеллектом и робототехникой и поэтому долгое время ограничивалось научной стороной вещей.
С появлением крупномасштабных бизнес-вычислений, ставших мейнстримом в интернете, и появлением облачных вычислений, машинное обучение способно приносить преимущества в больших масштабах.
Если вы когда-либо видели рекомендации книг на Amazon, маршруты проезда на Картах Google или запускали функцию проверки орфографии в Word, вы получили пользу от ML. Давайте рассмотрим некоторые способы, с помощью которых машинное обучение может принести пользу крупному бизнесу.
Как организации используют машинное обучение?
Благодаря повсеместному распространению компьютеров, интернета и облачных вычислений, ML везде и всюду. Электронная почта использует шаблоны машинного обучения, чтобы определить, является ли сообщение электронной почты спамом или обычной электронной почтой.
Ключевым фактом является то, что обучение является адаптивным, поэтому при постоянном поглощении данных программа способна выявлять новые формы спама. То же самое касается антивирусных программ. Когда вы используете что-то вроде Google Translate, в фоновом режиме работает алгоритм, основанный на принципах ML, который читает текст и выполняет перевод.
Как в этом может помочь NIGMA?
NIGMA использует машинно обучение повсеместно. Например она может классифицировать отзывы оставленные пользователями на сайте как позитивные и негативные и пометить откровенный спам. Который не стоит учитывать вовсе. Что даст бизнесу более объективную оценку пользовательской лояльности.
Функционал работы с внешними ссылками дает понимание — насколько выгодно распределяются средства по данному виду услуг. И если компания занимается масштабно ссылочным продвижением, то всегда может понять насколько эффективно работает внутренний отдел или подрядчики. А те в свою очередь смогут предсказать стоит ли тратить средства на покупку или предложение о размещении тех или иных ссылок.
И это далеко не весь перечень того чем может помочь машинное обучение и NIGMA в частности крупному бизнесу.